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フィジカルAI関連の最新論文を、日本語のひとことで。原題は英語です。
最新論文: 2024/12/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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微分可能シミュレーションとレンダリングによるワンショット実機-to-シミュレーション
ロボットの1回の動作系列から、微分可能な物理シミュレータとレンダリングを組み合わせて、物体の形状・見た目・物理特性を同時に推定し、シミュレーションとレンダリングに使える世界モデルを学習する手法を提案。
原題: One-Shot Real-to-Sim via End-to-End Differentiable Simulation and Rendering ／ Yifan Zhu, Tianyi Xiang, Aaron Dollar 他
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クアッドロータ制御のためのゼロショットSim-to-Real強化学習ポリシー学習で重要な要素とは？包括的調査
クアッドロータの強化学習制御において、実機にゼロショットで展開するために重要な5つの要素を特定し、PPOベースのSimpleFlightを開発。従来手法より軌道追従誤差を50%以上削減した。
原題: What Matters in Learning A Zero-Shot Sim-to-Real RL Policy for Quadrotor Control? A Comprehensive Study ／ Jiayu Chen, Chao Yu, Yuqing Xie 他
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長さ可変の吊り下げテザーで接続された有袋類UAV-UGVシステムの物理シミュレーション
長さ調整可能な吊り下げテザーでUAVとUGVを接続したシステムの動力学を再現するシミュレータを開発し、実機実験との比較でその精度を検証した。
原題: Physical simulation of Marsupial UAV-UGV Systems Connected by a Variable-Length Hanging Tether ／ Jose Enrique Maese, Fernando Caballero, Luis Merino
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形状微分可能ロボットシミュレータSDRS
ロボット形状を凸多面体の集合で表現し、接触力学を滑らかに一般化することで、形状が大きく変化しても微分可能なシミュレータを実現した。
原題: SDRS: Shape-Differentiable Robot Simulator ／ Xiaohan Ye, Xifeng Gao, Kui Wu 他
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GRAM: ロバスト適応モジュールによる深層強化学習の汎化
深層強化学習において、訓練時と同じ環境と未知の環境の両方に適応できるロバスト適応モジュールを提案し、四足歩行ロボットの実験で高い汎化性能を示した。
原題: GRAM: Generalization in Deep RL with a Robust Adaptation Module ／ James Queeney, Xiaoyi Cai, Alexander Schperberg 他
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研削による物体成形のためのSim-to-Real転移可能な計画：切削シーケンス拡散モデル
研削による物体成形を自動化するため、小さな除去量に制約した滑らかな行動空間と拡散モデルで長期的な行動系列を計画し、シミュレーションのみで学習して実機に転移する手法を提案した。
原題: Cutting Sequence Diffuser: Sim-to-Real Transferable Planning for Object Shaping by Grinding ／ Takumi Hachimine, Jun Morimoto, Takamitsu Matsubara
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脚式ロボットのためのソフト適応足：歩行シミュレーション用オープンソースモデル
脚式ロボット用の適応型ソフトフットのMuJoCoデジタルツインをオープンソースで公開し、実機実験との比較検証とヒューマノイドロボットCOMAN+への統合による障害物踏破性能の向上を示した。
原題: Soft Adaptive Feet for Legged Robots: An Open-Source Model for Locomotion Simulation ／ Matteo Crotti, Luca Rossini, Balint K. Hodossy 他
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漸進的解像度ポリシー蒸留：粗解像度シミュレーションを活用した時間効率の良い細解像度ポリシー学習
土砂掘削シミュレータで、粗い解像度のシミュレーションで学習したポリシーを中間解像度を経て細かい解像度へ段階的に転移するPRPDを提案し、サンプル時間を1/7以下に短縮しつつ実環境での成功率を維持した。
原題: Progressive-Resolution Policy Distillation: Leveraging Coarse-Resolution Simulations for Time-Efficient Fine-Resolution Policy Learning ／ Yuki Kadokawa, Hirotaka Tahara, Takamitsu Matsubara
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超線形スケーリングを実現するロボット学習
クラウドソーシングで実世界シーンのデジタルツインを収集し、シミュレーション上で強化学習とモデル生成デモを組み合わせて、人間の労力に対して超線形的に性能が向上するデータ収集・学習パイプラインを提案。
原題: Robot Learning with Super-Linear Scaling ／ Marcel Torne, Arhan Jain, Jiayi Yuan 他
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最適化駆動型モノリシックソフト・リジッドグリッパの設計
剛体用の高速プロトタイピングと最適化を組み合わせ、ソフトロボットの試作回数を減らしてシミュレーションと実機のギャップを埋める設計手法を提案した。
原題: Optimization-Driven Design of Monolithic Soft-Rigid Grippers ／ Pierluigi Mansueto, Mihai Dragusanu, Anjum Saeed 他
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自律飛行体の知覚DNNに向けたベイズデータ拡張と学習
フォトリアルなシミュレーションと高忠実度の機体ダイナミクスを組み合わせ、VTOL機の着陸知覚DNNをベイズ最適化で効率的に再学習するデータ拡張フレームワークを提案した。
原題: Bayesian Data Augmentation and Training for Perception DNN in Autonomous Aerial Vehicles ／ Ashik E Rasul, Humaira Tasnim, Hyung-Jin Yoon 他
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SOUS VIDE: ガウススプラッティング空間で視覚ドローン航法ポリシーを調理する
ガウススプラッティングによる高精細シミュレータFiGSで専門家MPCのデータを大量生成し、軽量な視覚運動ポリシーSV-Netに蒸留することで、機体のみでゼロショットsim-to-realを実現したドローン航法手法。
原題: SOUS VIDE: Cooking Visual Drone Navigation Policies in a Gaussian Splatting Vacuum ／ JunEn Low, Maximilian Adang, Javier Yu 他
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古典的ロボティクススタックへの強化学習統合：ロボットサッカーにおけるケーススタディ
ロボカップSPL向けに、古典的ロボティクススタック内に強化学習を統合し、マルチフィデリティsim2realとサブ行動分解・ヒューリスティック選択を組み合わせたアーキテクチャを開発し、2024年大会で優勝した。
原題: Reinforcement Learning Within the Classical Robotics Stack: A Case Study in Robot Soccer ／ Adam Labiosa, Zhihan Wang, Siddhant Agarwal 他
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腱駆動連続体ロボットアームのための学習ベース制御
深層強化学習(DDPG)でMTJ制御のパラメータを最適調整し、腱駆動連続体ロボットの位置制御をsim-to-real転移まで含めて実現した研究。
原題: Learning-based Control for Tendon-Driven Continuum Robotic Arms ／ Nima Maghooli, Omid Mahdizadeh, Mohammad Bajelani 他
日本語で読む → - 論文歩行/sim2realロボティクス
Sharpness-Aware強化学習によるロボット歩行方策の汎化性能向上
勾配ベース強化学習にSharpness-Aware最適化を組み込み、接触の多い環境でも方策のロバスト性と汎化性能を高める手法を提案した。
原題: Improving generalization of robot locomotion policies via Sharpness-Aware Reinforcement Learning ／ Severin Bochem, Eduardo Gonzalez-Sanchez, Yves Bicker 他
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RobotinoのためのROS 2ベースのナビゲーションとシミュレーションスタック
教育・研究用ロボットRobotinoにLIDARを追加したWebotsシミュレーション環境とROS 2統合、Nav2による自律移動を構築し、実機実験との比較でシミュレーションと実世界の性能が高い一致を示すことを検証した。
原題: A ROS~2-based Navigation and Simulation Stack for the Robotino ／ Saurabh Borse, Tarik Viehmann, Alexander Ferrein 他
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微分可能シミュレーションにおける接触モードの励起によるロボット学習
微分可能シミュレータで情報量の多い接触モードを能動的に計画・励起し、sim-to-realギャップを縮める手法を提案。ロボットのパラメータ推定問題でランダムサンプリング比べ推定誤差を約84%削減した。
原題: Exciting Contact Modes in Differentiable Simulations for Robot Learning ／ Hrishikesh Sathyanarayan, Ian Abraham
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ニューラル場の輝き：フォトリアルで動的なロボットシミュレーションの民主化
NeRFベースのニューラルレンダリングとSocial Force Modelを組み合わせ、フォトリアルな環境と動的な人間エージェントを備えたロボットシミュレータを開発した。
原題: The Radiance of Neural Fields: Democratizing Photorealistic and Dynamic Robotic Simulation ／ Georgina Nuthall, Richard Bowden, Oscar Mendez
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環境外乱下における海洋車両の操縦運動に対する物理-MLハイブリッドモデリング
不完全な物理モデルと特徴抽出付き残差ネットワークを組み合わせ、海流や波の周期的影響を考慮して船舶の操縦運動を高精度に長期予測する手法を提案した。
原題: Hybrid Physics-ML Modeling for Marine Vehicle Maneuvering Motions in the Presence of Environmental Disturbances ／ Zihao Wang, Jian Cheng, Liang Xu 他
日本語で読む → - 論文イベントカメラ/sim2real画像認識
ADV2E: アナログ回路と離散フレームのギャップを埋める動画→イベントシミュレータ
イベントカメラのピクセル回路のアナログ特性を考慮し、動画フレームから高品質なイベントデータを生成するシミュレータを提案。高コントラスト場面でも信頼性の高い合成イベントを実現した。
原題: ADV2E: Bridging the Gap Between Analogue Circuit and Discrete Frames in the Video-to-Events Simulator ／ Xiao Jiang, Fei Zhou, Jiongzhi Lin
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UBSoft: 非有界軟質環境におけるロボットスキル学習のためのシミュレーションプラットフォーム
軟質材料を含む広大な環境でロボットのスキル学習を可能にするため、ロボット近傍に応じて解像度を動的に変える空間適応型シミュレーションプラットフォームUBSoftを開発し、移動・操作タスクのベンチマークを構築した。
原題: UBSoft: A Simulation Platform for Robotic Skill Learning in Unbounded Soft Environments ／ Chunru Lin, Jugang Fan, Yian Wang 他
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NeoPhysIx: AIアルゴリズム開発のための超高速3D物理シミュレータ
遺伝的プログラミングや強化学習の訓練を高速化するため、点群衝突判定や関節角度決定などの簡略化により実時間の1000倍以上で動作する3D物理シミュレータを開発し、18自由度ロボットの半年分のシミュレーションを9時間で実行できることを示した。
原題: NeoPhysIx: An Ultra Fast 3D Physical Simulator as Development Tool for AI Algorithms ／ Jörn Fischer, Thomas Ihme
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RoboGSim: 実世界からシミュレーションを経て実世界へ戻るロボット用ガウシアンスプラッティングシミュレータ
3Dガウシアンスプラッティングと物理エンジンを組み合わせ、実世界のロボット操作データを高忠実度でシミュレーションし、実機へのゼロショット転移を可能にするReal2Sim2Realシミュレータを提案。
原題: RoboGSim: A Real2Sim2Real Robotic Gaussian Splatting Simulator ／ Xinhai Li, Jialin Li, Ziheng Zhang 他
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ManiBox: スケーラブルなシミュレーションデータ生成による身体性空間汎化の強化
バウンディングボックスを入力とする学生ポリシーを強化学習教師から蒸留し、シミュレーションでスケールしたデータで実機へのゼロショット転移を実現したフレームワーク。
原題: ManiBox: Enhancing Embodied Spatial Generalization via Scalable Simulation Data Generations ／ Hengkai Tan, Xuezhou Xu, Chengyang Ying 他
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自律航行船のためのデジタルツイン：安全な海上ナビゲーションの実現
自律航行船（ASV）の安全な制御とシミュレーションのため、レベル0〜5のデジタルツインフレームワークを提案し、その構築方法を概説した論文。
原題: Digital Twin for Autonomous Surface Vessels: Enabler for Safe Maritime Navigation ／ Daniel Menges, Adil Rasheed
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シミュレーション支援によるブラックボックスロボット学習のための方策チューニング
シミュレータを追加の情報源として活用し、実機での試行回数を抑えながら方策を効率的に改善するブラックボックス方策探索アルゴリズムを提案した。
原題: Simulation-Aided Policy Tuning for Black-Box Robot Learning ／ Shiming He, Alexander von Rohr, Dominik Baumann 他
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Depth-PC: クロスモーダル融合を統合したSim2Real転移のためのビジュアルサーボフレームワーク
深度と点群のクロスモーダル特徴融合とグラフニューラルネットワークを組み合わせ、シミュレーション学習から実機へのゼロショット転移を実現したビジュアルサーボ手法を提案。
原題: Depth-PC: A Visual Servo Framework Integrated with Cross-Modality Fusion for Sim2Real Transfer ／ Haoyu Zhang, Yang Liu, Yimu Jiang 他
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生成画像から学ぶ視覚的パルクール
生成モデルでロボット視点の多様な画像列を合成し、シミュレーションで訓練した四足ロボットが実世界のRGBカメラのみでゼロショットにパルクールを実行できるようにした。
原題: Learning Visual Parkour from Generated Images ／ Alan Yu, Ge Yang, Ran Choi 他
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ロボットエアホッケー選手権の回顧：実世界ロボティクスに向けた堅牢・信頼・安全な学習技術のベンチマーク
NeurIPS 2023で開催されたロボットエアホッケー選手権を振り返り、sim-to-realギャップや安全性など実世界展開の課題をベンチマークし、学習と事前知識の組み合わせが有効であることを示した。
原題: A Retrospective on the Robot Air Hockey Challenge: Benchmarking Robust, Reliable, and Safe Learning Techniques for Real-world Robotics ／ Puze Liu, Jonas Günster, Niklas Funk 他
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ハイブリッド軟硬ロボットの効率的な力学シミュレーションのための解析的微分
軟硬ハイブリッドロボットの力学シミュレーションを高速化するため、GVSモデルの支配方程式の解析的微分を導出し、最大1000倍の計算効率向上を実現した。
原題: Analytical Derivatives for Efficient Mechanical Simulations of Hybrid Soft Rigid Robots ／ Anup Teejo Mathew, Frederic Boyer, Vincent Lebastard 他
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